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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于神经网络通过人脸照片识别骨面型的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117275059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311149276.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于神经网络通过人脸照片识别骨面型的方法及系统是由蔡靖仪;经典;赵志河设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络通过人脸照片识别骨面型的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于神经网络通过人脸照片识别骨面型的方法及系统，包括以下步骤：S1、构建样本集：样本集分为I、II、III三类矢状骨骼类型，每例样本均包括正面、45度和90度侧面的人脸照片；S2、构建并训练基于软组织人脸照片判别骨性分类的Shuffle‑Attention模型：模型采用轻量级的ShuffleNet作为骨干，具体包括三个输入层、三个特征提取器、一个用于集成的特征融合层、用于注意机制的SE模块以及分类器，将三角度人脸照片分别输入训练好的模型，判别其骨性分类；S3、解析Shuffle‑Attention模型判别骨性分类的软组织特征依据，提示三类骨骼类型样本特征软组织表现。本申请仅基于软组织的情况下识别骨骼类型的准确率优于经过训练的正畸医生肉眼判别准确率，该模型可以处理人类难以察觉的线索。

本发明授权基于神经网络通过人脸照片识别骨面型的方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络通过人脸照片识别骨面型的方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、构建样本集：所述样本集分为I、II、III三类矢状骨骼类型，每例样本均包括正面、45度侧面和90度侧面的人脸照片； S2、构建并训练Shuffle-Attention模型，Shuffle-Attention模型用于基于软组织人脸照片判别骨性分类； Shuffle-Attention模型采用轻量级的ShuffleNet作为骨干，具体包括三个输入层、三个独立的特征提取器、一个用于集成的特征融合层、用于注意机制的SE模块以及一个分类器，三个输入层分别与三个独立特征提取器连接，三个独立特征提取器均与特征融合层连接，特征融合层连接SE模块，SE模块连接池化层及全连接层，最后输入分类器； 将每例样本的正面、45度侧面和90度侧面分别输入所述三个输入层进行模型训练，获得训练好的Shuffle-Attention模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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